Les objectifs des travaux pr sent s dans ce livre se sont articul s sur l'exploration de l'intelligence artificielle en synergie avec le traitement des images pour l'aide la prise de d cision pour la d tection pr coce du k ratoc ne. Dans un premier temps, nous mettons en vidence l'apport des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images m dicales, en d montrant leur pertinence et leur efficacit pour le d pistage pr coce du k ratoc ne, une pathologie corn enne volutive n cessitant une d tection fiable et anticip e. Dans un second temps, nous montrons que les approches d'apprentissage profond, notamment bas es sur les r seaux de neurones convolutifs, offrent des performances sup rieures pour la classification automatis e des images m dicales, tout en permettant galement la g n ration d'images synth tiques visant enrichir les bases de donn es et am liorer la robustesse des mod les. L'ensemble de ces contributions souligne le potentiel consid rable des m thodes d'intelligence artificielle pour renforcer la pr cision diagnostique, optimiser l'interpr tation des images m dicales et soutenir efficacement la prise de d cision clinique.
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